Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch „Practical Probabilistic Programming“ von Avi Pfeffer stellt die Programmiersprache Figaro vor und konzentriert sich dabei auf die probabilistische Programmierung und ihre Anwendungen. Während es wertvolle Inhalte zu probabilistischen Modellen enthält, haben die Wahl von Figaro als Sprache und die Struktur des Buches gemischte Kritiken erhalten.
Vorteile:⬤ Gute Einführung in probabilistische Programmierung und Bayessches Schließen.
⬤ Abstraktionen auf hohem Niveau zum Verständnis der Wahrscheinlichkeitstheorie.
⬤ Nützliche Übungen und Problemstellungen.
⬤ Behandelt fortgeschrittene probabilistische Konzepte und Strukturen.
⬤ Enthält eine Linux-Installationsanleitung für Figaro.
⬤ Figaro als Programmiersprache gilt als obskur und wird in der Industrie nicht häufig verwendet.
⬤ Das Buch ist dicht, schwer zu lesen und setzt ein hohes Maß an Vorwissen voraus.
⬤ Es mangelt an einer klaren Struktur und Organisation, was es schwierig macht, dem Buch zu folgen.
⬤ Die Code-Beispiele sind nicht für alle Leser zugänglich.
⬤ Einige Leser hatten Probleme mit der Installation von Figaro, was die Benutzerfreundlichkeit einschränkte.
(basierend auf 11 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Practical Probabilistic Programming
Inhalt des Buches:
Zusammenfassung
Practical Probabilistic Programming führt den Programmierer in die probabilistische Programmierung ein. Sie lernen, wie Sie das PP-Paradigma zur Modellierung von Anwendungsdomänen nutzen und diese probabilistischen Modelle dann in Code ausdrücken können. Obwohl PP abstrakt erscheinen kann, werden Sie in diesem Buch sofort an praktischen Beispielen arbeiten, wie z. B. der Verwendung der Figaro-Sprache zur Erstellung eines Spam-Filters und der Anwendung von Bayes'schen und Markov'schen Netzwerken zur Diagnose von Computersystemdatenproblemen und zur Wiederherstellung digitaler Bilder.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie
Die Daten, die Sie über Ihre Kunden, Produkte und Website-Benutzer sammeln, können Ihnen nicht nur helfen, Ihre Vergangenheit zu interpretieren, sondern auch Ihre Zukunft vorherzusagen. Die probabilistische Programmierung verwendet Code, um probabilistische Schlüsse aus Daten zu ziehen. Durch die Anwendung spezieller Algorithmen weisen Ihre Programme den Schlussfolgerungen Wahrscheinlichkeitsgrade zu. Das bedeutet, dass Sie zukünftige Ereignisse wie Verkaufstrends, Ausfälle von Computersystemen, Versuchsergebnisse und viele andere kritische Themen vorhersagen können.
Über das Buch
Praktische probabilistische Programmierung führt den arbeitenden Programmierer in die probabilistische Programmierung ein. In diesem Buch arbeiten Sie sofort an praktischen Beispielen wie dem Aufbau eines Spamfilters, der Diagnose von Datenproblemen in Computersystemen und der Wiederherstellung digitaler Bilder. Sie werden probabilistische Schlussfolgerungen entdecken, bei denen Algorithmen helfen, erweiterte Vorhersagen über Themen wie die Nutzung sozialer Medien zu treffen. Dabei lernen Sie, wie man funktionale Programmierung für die Textanalyse, objektorientierte Modelle zur Vorhersage sozialer Phänomene wie die Verbreitung von Tweets und Open-Universe-Modelle zur Messung der realen Nutzung sozialer Medien einsetzt. Das Buch enthält auch Kapitel darüber, wie probabilistische Modelle bei der Entscheidungsfindung und der Modellierung dynamischer Systeme helfen können.
Inhalt
⬤ Einführung in die probabilistische Modellierung.
⬤ Schreiben probabilistischer Programme in Figaro.
⬤ Aufbau von Bayes'schen Netzen.
⬤ Vorhersage von Produktlebenszyklen.
⬤ Algorithmen zur Entscheidungsfindung.
Über den Leser
Dieses Buch setzt keine Vorkenntnisse in probabilistischer Programmierung voraus. Kenntnisse in Scala sind hilfreich.
Über den Autor
Avi Pfeffer ist der Hauptentwickler der Figaro-Sprache für probabilistische Programmierung.
Inhaltsverzeichnis
TEIL 1: EINFÜHRUNG IN DIE PROBABILISTISCHE PROGRAMMIERUNG UND FIGARO.
⬤ Probabilistische Programmierung in einer Nussschale.
⬤ Ein kurzes Figaro-Tutorial.
⬤ Erstellung einer probabilistischen Programmieranwendung.
TEIL 2: SCHREIBEN PROBABILISTISCHER PROGRAMME.
⬤ Probabilistische Modelle und probabilistische Programme.
⬤ Modellierung von Abhängigkeiten mit Bayes'schen und Markov'schen Netzen.
⬤ Verwendung von Scala und Figaro-Sammlungen zum Aufbau von Modellen.
⬤ Objektorientierte probabilistische Modellierung.
⬤ Modellierung dynamischer Systeme.
TEIL 3 INFERENZ.
⬤ Die drei Regeln der probabilistischen Inferenz.
⬤ Faktorisierte Inferenzalgorithmen.
⬤ Abtastalgorithmen.
⬤ Lösen anderer Inferenzaufgaben.
⬤ Dynamisches Schlussfolgern und Parameterlernen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781617292330 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2016 |
| Seitenzahl: | 454 |
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